（1998） （7） 岩瀬ほか：視線挙動の変容に基づく体調異常推定方法の検討，自動車技術会論文集，51巻，6号，pp.1006-1011（2020） （8） 兎ほか：人工ポテンシャル法による周辺車両との関係性を考慮した車線変更推定，自動車技術会2016年春季大会学術講演会講演予稿集，pp.1397-1402（2016） （9） 景山ほか：高度運転支援システムに向けたドライバモデル構築に関する研究 第3報 ドライバの運転特性評価，公益社団法人自動車技術会 2016年秋季大会学術講演会公演予稿集，pp.1825-1828（2016）―96―]-[ tceffE esioN]-[ tceffE esioN]-[ tceffE esioN]0.010dar[ itsE]-[ ]-[ DLKDLKDS rorrE noitam5. おわりにFig. 12 Improvements of Prediction Accuracy StabilitiesFig. 13 KLD Improvement of Sub.9Fig. 14 E■ect of Vehicle Speed on Each Gainand Subsequent Collision, J Stroke Cerebrovasc. Dis., Vol.27, Issue9, pp.2553-2554（2018）vision, i-Perception, Vol. 1, pp.7-27（2010）attention, Cognitive Psychology, Vol.12, Issue 1, pp.97-136（1980）Attention for Rapid Scene Analysis, IEEE Transactions of Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 20, No.11, pp.1254-12590.0050.000Sub.1Sub.2Sub.31.000.75↓PatientLevel0.500.250.0025005000Time [s]Standard Deviation of Mean Absolute ErrorsBeforeSub.6Sub.7Sub.8Sub.9Sub.4Sub.51.00↓PatientLevel0.750.500.250.00750025005000Time [s]00After80007000600010.017.525.0VehicleSpeed [m/s]BeforeAfter7500FF gainPosition FB gain1.00.50.010.017.525.0VehicleSpeed [m/s]2.502.252.001.7510.017.525.0VehicleSpeed [m/s]Motion FB gain使用し，運転操作と前方カメラによる車線認識情報を含むCAN情報，と車両前後の映像を100ms周期で計測した。コースは高速道路約230km（首都高，中央道，東名高速），住宅地や山岳路を含む神奈川県の一般道約60kmとし，被験者は30～50代男女9名（Sub.1～9）の健常者とした。その結果，走行環境や車両状態による運転特性の変化を表現した階層ベイズ適用後は，操作推定誤差のばらつきが平均43.8％減少した（Fig. 12）。これに伴い，局所的にKLDが患者水準以上であった走行環境で同水準を下回ることを確認できた。その一例をFig. 13に示す。 階層ベイズで学習した環境・車両因子の影響の一例として，車速が各ゲインに与える影響をFig. 14に示す。FFゲインと車速は2次関数的な比例関係になった。これは車速が上がるほどスリップアングルが増加し，車両の向きを変えるために必要な操舵量が増加することから，曲率に対する操舵量の比であるFFゲインが速度の増加に伴い大きくなることを表現していると解釈できる。FBゲインは双方とも車速と反比例の関係であった。これは車速が上がるほど操舵量に対する発生横速度が大きくなるため，高速走行ほど修正操舵が小さくなる現象を表現していると解釈できる。モデル改良前にKLDが大きく計算されたのは高速でカーブが連続する区間（東名高速の御殿場IC～大井松田IC間）であることより，このような状況での運転特性の変化をモデル化したことで推定誤差を減少できたと考えられる。 本稿では，人間の高次機能に基づく視認行動モデルと，低次機能に基づく運転操作モデルの構築，及びそれらに基づいた機能低下検知技術について紹介した。今後は無意識的な姿勢維持などの不随意機能の変容をとらえる技術も併せて，あらゆる体調急変による運転機能低下を検知可能な技術の開発を進め，早期商品化を目指す。また，眠気や漫然状態，加齢による影響など，ドライバーの状態をきめ細かに推定可能にし，より安心・安全なクルマ社会を実現していきたい。 （1） 一杉：処方薬と自動車運転―適切な処方と療養指導―，YAKUGAKU ZASSHI，Vol.137, No.3, pp.309-313（2017） （2） 武原ほか：脳卒中・脳外傷者のための自動車運転，東京，三輪書店，2013，151p （3） Inoue T et al. : Rate of Stroke Onset While Driving （4） Benjamin T et al. : Yarbus, eye movements, and （5） Anne T et al. : A feature-integration theory of （6） Laurent I et al. : A Model of Saliency-Based Visual 参考文献
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